《冶金设备智能运维状态监测与故障诊断》

1冶金设备智能运维第5部分：状态监测与故障诊断本文件规定了冶金设备智能运维的状态监测、异常预警、故障诊断和健康评估的一般程序指南，明确了在这个过程中所包含的主要工作内容和技术要求。本文件适用于冶金行业产线设备的状态监测、故障诊断与健康评估。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本（包括所有的修改单）适用GB/T20921机器状态检测与诊断词汇GGB/T22394.1机器状态监测与诊断数据判读与诊断技术第1部分：总则GB/T22394.2机器状态监测与诊断数据判读和诊断技术第2部分数据驱动的应用GB/T40571智能服务预测性维护通用要求GB/T41867信息技术人工智能术语GB/T43555智能服务预测性维护算法测评方法GB/T45225人工智能深度学习算法评估GB/T45288.1人工智能大模型第1部分：通用要求GB/T46315工业互联网平台设备健康管理规范3术语和定义GB/T20921、GB/T22394.1、GB/T22394.2、GB/T40571、GB/T41867、GB/T43555、GB/T45225、GB/T45288.1、GB/T46315界定的以及下列术语和定义适用于本文件。智能模型intelligentmodel融合工业领域知识与数据科学方法，基于专家知识转化及状态数据分析，建立特定逻辑运算方法，通过输入一种或多种设备状态参数、特征量及相关参数进行计算，并对算法迭代优化，实现设备状态异常识别、故障隐患判断及设备健康评估等功能的设定计算规则。在设备运维领域可应用于状态监测及异常预警、故障诊断、健康评估、维检方案制定等业务环节的决策判断。状态监测conditionmonitoring采集与处理反映设备状态随时间变化的信息和数据，输入智能模型进行计算，当计算结果提示状态异常，要求提高警觉时，发出通知工作人员需采取纠正行动的运行信号或警告信息的过程。[来源：GBT20921—2025，3.3，有修改]2故障诊断faultdiagnosis基于设备状态、工艺过程等参数及特征量的采集处理，由智能模型计算或人机协同诊断的方式对设备状态异常进行分析判断，提出故障隐患发生的部位、原因和程度等，为消除故障隐患提出维检对策建议的过程。[来源：GBT40571—202110，有修改]人机协同诊断human-machinecollaborativediagnosis在设备运维过程中，专业人员与智能系统通过共享任务目标与交互反馈，以智能模型输出的计算结果、劣化趋势及推荐结论为决策依据，由专业人员结合现场检查与机理知识进行最终复核，协同完成状态判断、维检决策复杂任务的动态过程。健康评估healthassessment通过各类统计及智能方法,对产线设备的运行状态进行监测和分析，由智能模型计算或人机协同诊断的方式对设备状态劣化进行分析判断，结合实际运行状况给出指定设备或设备组合的健康评估结果，为合理确定维修计划及资源配置、生产排程和工艺参数设置提供依据的过程。4状态监测与故障诊断流程冶金设备智能运维状态监测与故障诊断流程见图1。3图1状态监测与故障诊断流程框图5数据准备5.1功能与作用为保证输入数据的质量和可用性，满足智能模型计算的要求，数据准备具备对输入数据进行检验和二次处理的功能，具体包括数据缺陷或异常检查、训练集和测试集的划分、数据聚合和特征生成5.2基本要求数据准备应满足但不限于以下要求：——对照数据处理与分析的特征输出，检查数据是否存在结构属性缺失等缺陷，一旦发现缺陷后应运用处理工具予以隔离或消除；——对于被识别出存在异常的数据，应打上数据质量异常的标签，并建立过滤机制，避免其直接输入智能模型进行计算，进而引发虚假预警或诊断失效；——对于通过检验确认为符合要求的数据，可依据时间段内所发生设备异常或故障类型、持续时间、运行工况等信息，选取部分数据作为模型构建的训练集与测试集；4——被确定为智能模型训练测试用数据，应标注是在设备异常或正常状态时段采集的标签；并对上述数据按时间维度或设备维度进行聚合处理，结合领域专业知识与数据分布规律，提取最具代表性6.1功能与作用采用基于知识和数据驱动的方法进行智能模型构建，模型构建包括需求分析、知识推理、算法设计、组态测试、指标验证及迭代优化等主要环节，通过验证后，智能模型在智能运维平台进行部署运行，承担状态预警、故障诊断及健康评估等功能。6.2构建方法6.2.1基于知识的方法采用基于知识的智能模型构建方法应满足但不限于以下要求：——应依托对故障与症状之间关系的观察和机理理解，确定判断故障的逻辑，通过数据清洗、工况分割、单参数异常、结合工况的综合症状异常、趋势异常、同组设备的偏差等方法，建立状态判断的逻辑算法，对设备异常状态进行决策判断；——应实现故障行为与物理规律的显式描述，结合设备历史数据、故障履历、检修履历、维护履历、诊断履历等学习训练，形成达到具有实用性的智能模型，能给出故障劣化程度评估结果，并支持设备健康评估与维护建议的输出。6.2.2数据驱动的方法采用数据驱动的智能模型构建方法应满足但不限于以下要求：——应基于大量历史数据，采用机器学习（监督机器学习、无监督机器学习、强化学习）、深度学习（卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、大模型等）算法，建立状态监测诊断的智能模型，实现对设备状态的异常识别与故障诊断；——由数据驱动方法建立的智能模型的计算结果应具备明确的物理意义或经由人机协同校验确认，以适应冶金生产过程中工况复杂、负荷多变及过程参数耦合度高的实际场景；——由数据驱动方法建立的智能模型应通过算法测评，在输出结论时，应具备可解释性，宜同步输出影响该诊断结论的性能评估指标（如准确率、精确率、置信度等），以辅助人工审核确认，降低黑盒模型的决策风险；——宜采用知识推理和数据分析相融合的方法，整合两种模型构建方法的结果，兼顾智能模型的可解释性与运行稳定性。6.3建模过程智能模型的建模过程应满足但不限于以下要求：——应对智能模型所解决的问题有明确的界定；——针对所需构建的智能模型，应提出数据种类及质量水平、运行评价指标等要求；——完成逻辑算法开发后，应采用历史数据或样例数据进行测试，达到预定的评价指标后，才能作为测试模型上线试运行；5——测试模型上线试运行过程中，应收集设备实际运行及异常发生情况，对模型运行的准确性进行分析评估，并不断进行训练、优化、调整，直至验证满足设计指标要求后才能正式投入运行；——智能模型投入运行后，应持续开展计算结果与维检现场检查结果的对比分析，寻找差异原因，完善计算逻辑和数据输入，实施智能模型的迭代升级，不断提升智能模型的判断准确性。7.1功能与作用状态监测是面向设备运行全工况，基于智能模型计算识别出目标设备状态异常的过程，可提示、指导设备运维人员进行相应的运维操作，避免状态加速劣化，并驱动故障诊断和健康评估等决策行为7.2基本要求状态监测包含但不限于以下要求：——预警模型设置应覆盖所有目标对象设备；——针对指定设备应设置不同等级的预警阈值，并应产生不同等级的异常状态预警信息；——预警模型算法应包含工况门控机制。对于存在冲击负荷、非稳态运行或周期性重载等工况的设备，应采集工艺过程信号对指定工况进行辨识并对由此产生的预警进行屏蔽或采用自适应工况的动态阈值，以消除由正常生产过程中负载波动引起的误报警；——应支持设备状态参数及特征量的多变量协同，实现复杂工况或多变量特征量相互作用环境下——设备状态参数及特征量的报警阈值应具有学习功能，支持通过同类设备历史数据计算对报警——预警模型应按照GB/T43555—2023中9.1规定的测试方法进行评估；——应具备状态数据的趋势分析、可视化展示和历史存储功能，以支持预警模型的上线运行和优7.3应用要求状态监测结果应用包含但不限于以下要求：——预警结果应通过多种信息渠道，如短信、微信、APP及其他应用系统终端，以明显的提示方式（如声光），提醒有关人员及时了解状态异常的发生；——针对不同的预警等级，应明确相对应的现场检查确认、应急处理及进一步分析诊断等对策要——设备维护人员应根据上述对策，执行现场检查及应急维护内容，并及时反馈处理结果；——状态诊断人员应根据上述对策，执行状态异常的诊断分析工作，提出隐患存在的部位、程度及成因，指导维护人员做进一步的维检工作；——应建立预警性能的定期闭环评估机制。结合现场检查评价结论，对产生的误报、漏报原因进行回溯分析，并据此对预警模型进行迭代优化，以提高预警准确率。68.1功能与作用故障诊断是结合专家知识和数据驱动的方法，对设备状态参数和特征量数据进行分析，确定故障部位、故障类型和故障原因并提出维检对策的过程，可为设备运维人员制定维检方案提供直接依据，避免因设备故障导致的非计划性停机。8.2基本要求故障诊断包含但不限于以下要求：——应提供设备状态参数的分析工具，能够进行监测数据的分析及状态特征量的提取，支持基于机理知识对潜在故障做出判断；——应结合知识和数据驱动方法开发故障诊断智能模型，通过训练和部署，具备对设备故障的自动检测与诊断能力，能够识别和预警状态异常及潜在故障；——应根据冶金设备故障发生的多样性和关联性，结合故障机理分析，采用多源数据（包括运行状态数据、工艺控制数据和管理过程数据）融合计算的方式，进行故障诊断智能模型的设计和运行、人机协同诊断，以提高故障隐患的检出能力；——应通过对设备潜在故障的程度分析和等级评估，提出相应的检修维护对策，避免设备突发故——所输出的故障部位、故障模式分类及严重程度的结果信息，应与目标设备的标准化失效模式与影响分析或企业标准故障字典保持一致，确保诊断信息在企业资产管理系统中实现结构化流转与统——应贯通状态异常预警、故障定位和危险程度判定、对策措施制定和执行及实施效果评估验证的诊断工作流程，确保故障诊断全过程的完整性，提炼积累故障诊断专业知识，持续开展智能模型的——应支持在线与离线相结合的人机协同诊断机制，以满足复杂工作环境下的设备故障分析需8.3应用要求故障诊断结果应用包含但不限于以下要求：——诊断结果应通过规范的信息沟通途径，以规范的文本格式，包含状态异常描述、故障隐患存在的部位、原因和程度，以及维检处理的对策建议等信息，发送给相关设备管理部门和维护人员；——应制定诊断结果应用管理程序，确定收到诊断结果后管理部门和相关人员可执行的工作流程——应根据诊断结果，制定维检计划并付诸实施，根据维检规程记录实施过程数据、故障隐患或缺陷损伤发生的实际情况；——应制定诊断结果准确率、维检对策有效率的统计方法。通过诊断结果与现场检修结果的对比分析，不断修正失效模式与效应分析知识库，持续开展故障诊断智能模型的迭代升级；——根据诊断结果，评估对生产的影响程度，制定生产计划或生产工艺调整的对策措施，把故障隐患处理对生产、质量的影响度降到最低。79健康评估9.1功能与作用健康评估是基于监测监测、故障诊断的判断结果，结合目标设备在生产工序中的影响力评价及维检履历分析，给出目标设备或指定区域设备组合健康状态评估结果的过程，可为目标区域内设备维修、生产安排及工艺调整等方面的对策建议，指导相关部门优化确定生产排程、维修计划及维检资源配置，保障设备生产的稳定有序。9.2基本要求健康评估包含但不限于以下要求：——应具备分级别评估的能力，可按照单体设备、设备组合（如产线设备）不同层级逐级评估，提供各个层级的评估结果；——应具备多源数据融合评估的能力，综合应用信号处理和数据分析技术，建立健康评估智能模型，输出目标设备或设备组合的健康评估量化结果；——应具备健康评估过程参数动态调整的能力，基于设备管理需求、生产工艺特点和专家知识经验，设计评估参数的分级权重配置，能结合设备劣化规律、工况变化、维检履历等，动态调整健康评估的计算逻辑；’——应具备产线设备运维决策支持的能力，在提供健康评估量化结果的基础上，给出维修安排、生产计划及工艺调整等方面的对策建议；——应具备协同交互的能力，开发个性化前端、交互配置以及用户反馈功能，人机协同优化健康评估的智能模型。9.3应用要求健康评估结果应用包含但不限于以下要求：——健康评估结果应通过规范的信息沟通途径，以规范的文本格式，包含设备健康评价结果、计算依据及状态劣化的对策措施等，向所属管理部门和维护人员发送；——应根据健康评估结果，合理安排维检计划和维检资源投入，按照技术规范完成维检内容实施，并根据维检规程，记录实施过程数据、故障隐患或缺陷损伤发生的实际情况；——应根据健康评估结果，评估设备健康程度劣化对生产工艺和产品质量的影响度，对生产排程、工艺过程做适当调整，减少健康状态劣化对生产运行造成的损失；——完成设备维检和工艺调整后，结合实施过程中发现的设备劣化实际情况和调整后生产运行状况，对评估结果的准确性进行评价。如果发现评估结果与实际情况存在一定差异，应分析原因，并对相关的智能模型做优化调整。10.1功能与作用专业审核是针对智能模型的计算结果，由专业人员通过过程追溯与综合分析进行最终复核，确认模型的输出结果是否准确、完整，并确定最终诊断结果输出的过程，可提高诊断结果的准确性，并